（1）在程序啟動時獲得當前時間：
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recordTime = time.time()
（2）同時獲得當前時間的格式化串：
startTime = time.strftime("%H%M%S")
（3）在主循環(huán)中按秒進行判斷：
timeGap = time.time() - recordTime
if timeGap = 1: #這是按1秒設置的，可以根據(jù)實際需要設置
recordTime += timeGap
showTime_String = get_lapseTime(startTime, time.strftime("%H%M%S"))
（4）函數(shù)：
def get_lapseTime(aTime, bTime):
aNum = 3600 * int(aTime[:2]) + 60 * int(aTime[2:4]) + int(aTime[-2:])
bNum = 3600 * int(bTime[:2]) + 60 * int(bTime[2:4]) + int(bTime[-2:])
gapH = (bNum - aNum) // 3600
gapM = ((bNum - aNum) % 3600) // 60
gapS = ((bNum - aNum) % 3600) % 60
gapTime = "%02d:%02d:%02d"%(gapH,gapM,gapS)
return(gapTime)
使用time.time來統(tǒng)計函數(shù)的執(zhí)行時間，程序只會執(zhí)行一次，存在很大的隨機因素。
timtit包就可以重復執(zhí)行函數(shù)多次，然后將多次執(zhí)行結果取平均值。相比起來更優(yōu)。
然而程序執(zhí)行時間很大程度還受計算機性能的影響，衡量程序好壞更靠譜的手段是計算時間復雜度。
1. 使用裝飾器來衡量函數(shù)執(zhí)行時間
有一個簡單方法，那就是定義一個裝飾器來測量函數(shù)的執(zhí)行時間，并輸出結果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
? t0= time.time()
? result= function(*args, **kwargs)
? t1= time.time()
? print("Total time running %s: %s seconds" %
? ? ? (function.__name__, str(t1- t0))
)
? return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
輸出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的話，就是在要監(jiān)控的函數(shù)定義上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可監(jiān)控程序運行時間
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
? ? start_time= time.time()
? ? result= func(*args, **kwargs)
? ? end_time= time.time()
? ? print("共耗時: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
? ? return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
輸出結果：共耗時: 0.65634秒
2. 使用timeit模塊
另一種方法是使用timeit模塊，用來計算平均時間消耗。
執(zhí)行下面的腳本可以運行該模塊。
這里的timing_functions是Python腳本文件名稱。
在輸出的末尾，可以看到以下結果：4?loops, best of?5:?2.08?sec per loop
這表示測試了4次，平均每次測試重復5次，最好的測試結果是2.08秒。
如果不指定測試或重復次數(shù)，默認值為10次測試，每次重復5次。
3. 使用Unix系統(tǒng)中的time命令
然而，裝飾器和timeit都是基于Python的。在外部環(huán)境測試Python時，unix time實用工具就非常有用。
運行time實用工具：
輸出結果為：
Total?time running random_sort:?1.3931210041?seconds
real?1.49
user?1.40
sys?0.08
第一行來自預定義的裝飾器，其他三行為：
real表示的是執(zhí)行腳本的總時間
user表示的是執(zhí)行腳本消耗的CPU時間。
sys表示的是執(zhí)行內核函數(shù)消耗的時間。
注意：根據(jù)維基百科的定義，內核是一個計算機程序，用來管理軟件的輸入輸出，并將其翻譯成CPU和其他計算機中的電子設備能夠執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理指令。
因此，Real執(zhí)行時間和User+Sys執(zhí)行時間的差就是消耗在輸入/輸出和系統(tǒng)執(zhí)行其他任務時消耗的時間。
4. 使用cProfile模塊
5. 使用line_profiler模塊
6. 使用memory_profiler模塊
7. 使用guppy包
使用timeit模塊，先介紹下：
timeit 模塊
timeit?模塊定義了接受兩個參數(shù)的?Timer?類。兩個參數(shù)都是字符串。 第一個參數(shù)是你要計時的語句或者函數(shù)。 傳遞給?Timer?的第二個參數(shù)是為第一個參數(shù)語句構建環(huán)境的導入語句。 從內部講，?timeit?構建起一個獨立的虛擬環(huán)境， 手工地執(zhí)行建立語句，然后手工地編譯和執(zhí)行被計時語句。
一旦有了?Timer?對象，最簡單的事就是調用?timeit()，它接受一個參數(shù)為每個測試中調用被計時語句的次數(shù)，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數(shù)。
Timer?對象的另一個主要方法是?repeat()， 它接受兩個可選參數(shù)。 第一個參數(shù)是重復整個測試的次數(shù)，第二個參數(shù)是每個測試中調用被計時語句的次數(shù)。 兩個參數(shù)都是可選的，它們的默認值分別是?3?和?1000000。?repeat()?方法返回以秒記錄的每個測試循環(huán)的耗時列表。Python?有一個方便的?min?函數(shù)可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))
你可以在命令行使用?timeit?模塊來測試一個已存在的?Python?程序，而不需要修改代碼。
再給你個例子，你就知道怎么做了。
#?-*-?coding:?utf-8?-*-
#!/bin/env?python
def?test1():
n=0
for?i?in?range(101):
n+=i
return?n
def?test2():
return?sum(range(101))
def?test3():
return?sum(x?for?x?in?range(101))
if?__name__=='__main__':
from?timeit?import?Timer
t1=Timer("test1()","from?__main__?import?test1")
t2=Timer("test2()","from?__main__?import?test2")
t3=Timer("test3()","from?__main__?import?test3")
print?t1.timeit(1000000)
print?t2.timeit(1000000)
print?t3.timeit(1000000)
print?t1.repeat(3,1000000)
print?t2.repeat(3,1000000)
print?t3.repeat(3,1000000)
重慶分公司
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